Комментарии 9
Круто! Если мой кисик внезапно решит исследовать мир, то я его найду
Здорово, спасибо что поделились!
Как раз планирую решать похожую задачу для своего канала с потерянными питомцами :)
Хотел ещё задать вопрос :)
Насколько задача поиска по фото требовательна по ресурсам?
Понятно, что для тренировки всё на gpu, а уже на готовой модели, можно ли обойтись только CPU-вычислениями?
Позже думаю прикрутить определение породы на основе открытых датасетов (https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/stanford_dogs?hl=ru dogs, Thinghua, kaggle)
И для кошечек
Сетки детекции и распознавания не очень требовательны к железу на инференсе, это больше вопрос желаемой скорости. Например, наша модель распознавания на gpu выдает около 250 FPS, а на cpu порядка 5 FPS. Мы пробовали обучать и более лёгкие версии этой модели, там были всё ещё хорошие результаты. Детектор у нас yolov5l и скорости там примерно тех же порядков, что и в распознавании. Опять же, можно взять и более лёгкую версию йоло, у нас даже yolov5n работала хорошо.
Не очень понял модель работы вашего бота.
Есть люди, кто потерял питомца. Они загружают фото питомца в бота. Бот ищет питомца в базе пропавших питомцев. Как вы собрали эту базу?
По сути это должна быть база найденных животных. Я не увидел в боте возможности загрузить фото найденного питомца.
Или вы парсите множество фото из локальных ТГ чатов?
Этот бот демонстрационный, пока он только даёт возможность опробовать инструмент и проверить работу сеток.
Там есть опция загрузить фото найденного/потерянного питомца в базу: сначала надо ткнуть `/start`, после этого `/upload_pet`, бот попросит контакт для связи и фото найденного питомца. Поскольку это демо-бот, то персональные данные мы не храним и в поле контакта для связи можно ввести случайные данные.
Ищем потерявшихся питомцев с помощью нейросетей